Prof. Rafael Bráz Azevedo Farias

  Vice-coordenador da Estatística/UFC

  Doutor em Estatística (IME-USP)

  Telefone: (085) 3366-9246 / 3366-9840

  Email: rafael at dema.ufc.br

 


--- Formação ---


--- Áreas de Atuação ---

  • Estatística Bayesiana
  • Modelos de Regressão Lineares e Não-lineares
  • Métodos Computacionais em Estatísticos
  • Modelos Estatísticos Aplicados ao Mercado Financeiro
  • Estatística Matemática

--- Disciplinas 2016.2 ---

  • Análise de Séries Temporais (Graduação)
  • Seminários de estágio supervisionado e monografia (Graduação)

--- Disciplinas ministradas em semestres anteriores ---

  • 2015.2: Introdução à Computação (Graduação) e Introdução à Modelagem (Pós-Graduação)
  • 2015.2: Introdução à Estatística e Análise de Séries Temporais;
  • 2015.1: Introdução à Estatística; Introdução à Computação e Seminários de estágio supervisionado e monografia;
  • 2014.2: Análise de Séries Temporais; Probabilidade I e Seminários de estágio supervisionado e monografia;
  • 2014.1: Introdução à Computação; Probabilidade I e Seminários de estágio supervisionado e monografia;
  • 2013.2: Análise Combinatória e Probabilidade; Análise de Dados Categorizados e Probabilidade I;
  • 2013.1: Análise de Séries Temporais; Fundamentos de Estatística e Introdução à Probabilidade e Estatística.

--- Projetos em andamento ---

  1. Uma plataforma online como auxilio no ensino de probabilidade e estatística
  2. A Estatística e os cursos de ciências agrárias

--- Descrição dos Projetos ---

Uma plataforma online como auxilio no ensino de probabilidade e estatística

 Equipe atual: Rafael Bráz Azevedo Farias , Roberto Teixeira de Oliveira e Raul Lima e Silva

 Colaboradores atuais: Kevin Allan Sales Rodrigues

 Colaboradores antigos: Patricia Marques de Lima e Judecir Cavalcante Aguiar Júnior

-- Resumo do Projeto --

 O SAEB, Software de Análise Estatística Básica, como o próprio nome sugere é um programa que tem como finalidade auxiliar alunos de graduação e pós-graduação na análise de dados. A falta de uma ferramenta conhecida, rápida e simples de usar para analisar dados é algo que, em algumas situações, dificulta o aprendizado do aluno, pois, estas análises quando feitas a mão custam muito tempo e nem sempre se tem a resposta certa para conferir. Portanto, uma ferramenta interessante para auxiliar no aprendizado melhoraria tanto o interesse dos alunos como o ensino.

A ferramenta já está com diversas funcionalidades prontas, tais como calcular medidas estatísticas básicas, probabilidades, intervalos de confiança e testes de hipóteses. Além disso, existem vários botões de ajuda onde o usuário terá informações sobre como o cálculo daquela funcionalidade é feita. O software gera uma tabela de frequência para os dados digitados, onde o usuário pode ter uma visão melhor de como se comporta a amostra.

A linguagem utilizada para o desenvolvimento do SAEB foi Java, pois faz uso do paradigma de orientação a objetos que permite uma melhor aproximação com as características do mundo real tendo em vista que o objetivo essencial seria a criação de uma interface prática, adequada ao público geral. Foi usada a biblioteca SSJ (Simulação Estocástica em Java), pois esta já contém diversas funções relacionadas a estatística prontas.

-- Acesso ao Software --

Uma versão preliminar do software SAEB já está disponível clicando AQUI!

 


 A Estatística e os cursos de ciências agrárias

Membros da equipe: Rafael Bráz Azevedo Farias e Caio Servulo Batista Melo e Lissandra Parente de Araújo

-- Resumo --

Na era do conhecimento, a estatística tem um papel crucial, pois com as diversas ferramentas oferecidas por este método científico é possível a coleta, organização, análise e interpretação de dados, além disso, há necessidade de um padrão nas validações para todas as hipóteses de qualquer área proporcionando a tomada de decisões. Portanto, sua aplicação é possível em diversas áreas do conhecimento, o que não é diferente na área de Ciências Agrárias, onde a estatística é bem evidente, como por exemplo, na otimização de processos de produção, na administração rural, na experimentação animal, entre outras.

Atualmente o Centro de Ciências Agrárias da UFC, oferece sete Cursos de Graduação, são eles: Agronomia, Economia Doméstica, Economia Ecológica, Engenharia de Alimentos, Engenharia de Pesca, Gestão de Políticas Públicas, e Zootecnia, e este trabalho tem por objetivo mostrar como a estatística vem sendo aplicada à estes cursos, bem como a sua importância, para isto, foi feito um levantamento sobre a estatística dentro da estrutura curricular dos cursos de Ciências Agrárias no Brasil, listando as disciplinas obrigatórias e opcionais de Estatística em cada curso, a fim de verificar e comprovar a influência e importância que é a Estatística para os cursos dessa área. Apresentando também um projeto de questionário que visa saber a opinião de docentes da área de Ciências Agrárias quanto à importância da Estatística para os mesmos, que será aplicado em breve, e com base no levantamento e resultados, havendo necessidade, propor uma melhoria para os cursos de Ciências Agrárias da UFC. Os resultados já analisados são satisfatórios, ou seja, podemos comprovar a grande importância da estatística para os cursos de Ciências Agrárias, não só na UFC, mas também em diversas universidades públicas brasileiras.


Publicações

Artigos Selecionados

  1. FARIAS, R. B. A., MONTORIL, M. H. e ANDRADE, J. A. A. (2016). Bayesian inference for extreme quantiles of heavy tailed distributions. Statistics & Probability Letters, v. 113, p. 103-107.
  2. FONSECA, R. V. , NOBRE, J. S. e FARIAS, R. B. A. (2016). Comparative inference and diagnostic in a reparametrized Birnbaum-Saunders regression model. Chilean Journal of Statistics, v. 7, p. 17-30.
  3. FARIAS, R. B. A. e BRANCO, M. D. (2012). Latent residual analysis in binary regression with skewed link. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 26, p. 344-357.
  4. FARIAS, R. B. A. e Lemonte, Artur J. (2011). Bayesian inference for the Birnbaum Saunders nonlinear regression model. Statistical Methods & Applications, v. 20, p. 423-438..
  5. FARIAS, R. B. A.,  ARENAS, G. M. e PATRIOTA, A. G. (2009). Reducción de modelos en la presencia de parámetros de perturbación. Revista Colombiana de Estadística, v. 32, p. 99-121.

Capítulos de livros

  1. FARIAS, R. B. A. e BRANCO, M. D. (2011). Efficient Algorithms for Bayesian Binary Regression Model with Skew-Probit Link. In: Manish Bhattacharjee; Sunil K Dhar; Sundarraman Subramanian. (Org.). Recent Advances in Biostatistics. : World Scientific Publishing, 2011, v. 4, p. 143-168.
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